如何利用envi_mosaic功能去黑边合并图像

最新推荐文章于 2025-05-12 20:08:05 发布
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分类专栏： ENVI使用 文章标签： Mosaic ENVI
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nonejia/article/details/84937448
本文详细介绍了一种处理地理影像数据的方法，包括如何导入影像、解决黑边问题等关键步骤，适用于有地理坐标的实验数据处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.打开实验数据
实验数据
2. 打开主菜单栏上的Basic Tools – Mosaicking – Georeferenced（在导入的数据有地理坐标的时候，如果没有可以考虑Pixels Based）

3. 点击import输入文件，将已有的影像导入

4. 打开影像后可以看到有黑边

5. 右键图像名，选择Edit Entry…
在这里插入图片描述
6. 将Data Value to Ignore的值写为0.重复将所有图像都改好即可
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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可以看到，此时，3景影像依然是重叠在一起的，且不能拖动；而我们在后期对这3景遥感影像进行镶嵌时，肯定首先需要调整3者的位置。那么，我们就需要对刚刚提到的镶嵌范围进行扩大，从而让我们可以拖动3景遥感影像。首选在Color Correction选项卡下，勾选Histogram Matching，可以选择处理重叠区域，或者全部。启动快速拼接工具，选择输入栅格，忽略值设为0，输出栅格可以先存在Virtual Raster中，点击OK。”，进行待镶嵌数据的导入。接下来，调整遥感影像，使3景影像处于正确的空间位置。
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### ENVI 软件中图像镶嵌去除黑边的方法 在ENVI软件中进行图像镶嵌时遇到的黑边问题可以通过多种方式解决。一种有效的方式是在镶嵌前预处理影像，确保每张影像边缘无明显差异或异常值。 对于已经存在黑边的情况，可以利用ENVI内置工具来修正这些问题： #### 使用重分类功能移除黑边 通过`Spatial Analyst Tools-重分类-重分类`的功能可以直接忽略掉代表黑边的特定像素值[^1]。具体操作如下： ```python import envi # 加载待处理影像文件 image = envi.open('input_image.hdr') # 定义重分类参数，跳过黑边对应数值 reclassify_params = { 'old_values': [-999], # 假设黑边值为-999 'new_value': None # 设置新值为空即变为NoData } # 应用重分类算法 cleaned_image = image.reclassify(reclassify_params) # 输出清理后的影像至指定路径 cleaned_image.save('output_cleaned_image') ``` 此过程会将设定好的黑边值转换成NoData区域，从而实现视觉上的无缝衔接效果。 另外，在某些情况下，如果黑边是由无效数据（如NaN或零值）引起，则可通过编写专门脚本批量替换这些特殊值为正常范围内的平均数或其他合理估计值[^2]。 为了进一步优化结果质量，还可以考虑应用平滑滤波器减少边界过渡突兀感，使最终合成的地图看起来更加自然和谐。
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